「アナリスト」には「特定の誰かの特定の意思決定に対する情報を作る人」と「不特定多数に対する汎用的な情報を作る人」がいる
「データ分析をする人」は「アナリスト」と「エンジニア」に分かれ、その違いは「他の誰かが意思決定するための情報（つまりインテリジェンス）」を作るかどうかにあるが、世の中で「ア ...
データ分析に理解の無い経営者・マネージャーをどうやって動かすか
「データ分析がいくら重要だと言ってもどうせ聞かないだろうから無駄」だとそのままにしてはやりたいこともできないし経験も積めない。揚句に業績が上がらずボーナスも出ない、ではどうしよう ...
アンサンブル学習のブースティングとバギングの違いについて
ブースティングとバギングの区別がようやくつくようになってきた（気がする）がさらにそれぞれのアルゴリズムになるとまだ混乱する。というわけで、今のところの自分の認識を書いてみる。
アンサンブル学習 ...なぜ仕事を早くすることが良い結果につながるのか
データ分析に限らず仕事の早さは重要であり、例えば無駄を減らすことについては時間を作るために手戻りをどうやったら減らせるかや定期的にデータを受け取る際に気を付けることといった話をいくつか ...
「何を知りたいのか」がわからなければデータ分析は始まらない
データ分析プロセスの始まりは、何を差し置いても意思決定者が「何を知りたいのか」を決めることだ。目的無きデータ分析は無駄である。
そもそも目的が決まっていなければ何を ...
人工知能がバズワードで終わる理由と機会を生かせない分析業界について
このままいけば、人工知能は一時的なブームとなり、もう2・3年もすれば忘れ去られるだろう。もちろん裏側で使われるところでは使われるし、デジタル化が進む中で機械学習の重要性が下がるこ ...
データサイエンティスト・データアナリストがやる気をなくす言葉集
というと大げさかもしれないが、仕事において士気は重要である。にも関わらず、大抵の場合無知から発せられる何気ない一言が実はとんでもなく士気を下げていることに気付いている人は少ないようだ。とい ...
データ分析に力を入れている企業はもっと情報発信してアピールしてもよいのではないか
データサイエンティストやデータアナリストの求人はちらほらあれど、その企業の経営者がデータ分析にどのように向き合っているか、分析者をどのように扱っているか、分析のレベルはどれぐらいか、同僚のスキル ...
「使ってもらえる」ツールを作るために使い手のことを考える
システム担当ではないがデータアナリストとして色々な人に色々なツールを作ってきたが、ただツールを作るためのプログラムスキルやDBの知識だけでなくもっと広い視点からとらえなおす必 ...
「データをいじくり回して何かわかった気になる症候群」から逃れる方法
目的無きデータ分析は無駄であるで
数字をいじくり回すのは楽しいので、気が付くとあっという間に時間が過ぎる。何かがわかった気にはなれるが、後には何も残らない。よほど意識して ...